Snail AI是一个为Java/Spring技术栈量身打造的企业级AI Agent开源平台，采用分布式Server-Agent架构，支持主流大模型和多种数据库。它深度拥抱Spring生态，提供智能体管理、RAG知识库、多模型支持等功能，具有生产级可观测性和安全合规性。适合企业内部AI助手、智能文档问答等场景，采用Apache License 2.0开源协议。

企业级AI Agent平台来了！完全开源，Spring生态原生支持，让AI更智能,让开发更高效

一、写在前面

在AI大模型浪潮席卷全球的今天，Python几乎成了AI开发的"标配"。但对于占据企业应用半壁江山的Java技术栈团队来说，如何快速接入AI能力、构建生产级的AI Agent系统，一直是个难题。

今天，我们要介绍的 Snail AI，就是为Java/Spring技术栈量身打造的企业级AI Agent开源平台。

二、Snail AI 是什么?

Snail AI 是一款基于 Java 21 + Spring Boot 4 + Spring AI 2.0 构建的开源AI Agent平台，采用分布式Server-Agent架构，为企业提供安全、可控、可扩展的智能体开发与运行环境。

简单来说：

  • 🤖 智能体管理：AI辅助一键创建，可视化配置提示词，内置智能体市场
  • 🔌 客户端自主可控：拦截器深度介入AI交互全流程,本地工具执行数据不出域
  • 📚 RAG知识库：支持10+文档格式，混合检索（向量+BM25+融合+重排）
  • 🧠 多模型支持：统一接入OpenAI、Claude、Ollama、Gemini等主流大模型
  • 🗄️ 多数据库适配：MySQL、PostgreSQL、SQL Server、达梦等，满足信创合规
  • 🛠️ MCP工具集成：完整支持Model Context Protocol
  • 📊 全链路追踪：Langfuse风格可观测性，瀑布图可视化各阶段耗时

三、为什么选择 Snail AI?

1. 深度拥抱Spring生态

不同于大多数AI框架使用Python开发，Snail AI 基于Spring AI 2.0构建，天然适合Java/Spring技术栈团队。无需学习新语言，用你最熟悉的Spring方式开发AI应用。

2. 分布式gRPC架构

采用Server-Agent分离架构：

  • Server端：负责编排调度、知识库管理、可观测性
  • Agent Client：负责实际执行，支持多节点水平扩展
  • gRPC双向流：高性能实时通信

3. 强大的拦截器机制

Agent Client SDK提供完整的拦截器链（Interceptor）和Advisor流水线，可在AI交互的每个环节深度定制：

  • 请求前置处理（敏感词过滤、参数校验）
  • 响应后置处理（内容审核、格式转换）
  • 本地工具执行（数据不出域，满足企业安全合规）

4. 生产级RAG能力

不是玩具级的Demo，而是真正面向生产的RAG引擎：

  • 10+文档格式：PDF、Word、Excel、Markdown、HTML等
  • 4种分片策略：固定大小、段落、语义、递归分割
  • 混合检索：向量检索 + BM25全文检索 + RRF融合 + 重排序
  • 智能去重：文档级别自动去重，避免冗余

5. 全链路可观测性

内置Langfuse风格的追踪系统：

  • 瀑布图可视化每个环节的耗时
  • 支持评分、标注、反馈收集
  • 与Micrometer深度集成，支持Prometheus等监控系统

四、5分钟快速体验

环境准备

Java 21+
Maven 3.8+
MySQL 8.0+ (或 PostgreSQL / 达梦等)

一键启动

# 1. 克隆仓库
git clone https://gitee.com/aizuda/snail-ai.git
cd snail-ai

# 2. 初始化数据库
mysql -u root -p snail_ai < docs/sql/snail_ai_schema.sql

# 3. 修改配置文件 application.yml (配置数据库连接)

# 4. 启动后端
mvn spring-boot:run -pl snail-ai-starter

登录使用

  1. 访问 http://localhost:8080/snail-ai

  2. 默认账号：admin / SnailAi123456

  3. 创建你的第一个AI智能体

  4. 开始对话体验

五、系统架构一览

图片

六、支持的数据库和模型

数据库支持

  • 关系型：MySQL、PostgreSQL、SQL Server、达梦(DM)、MariaDB
  • 向量存储：PgVector、Milvus、Elasticsearch

大模型支持

  • OpenAI（GPT系列）
  • Claude（Anthropic）
  • Ollama（本地开源模型）
  • Gemini（Google）
  • 火山引擎（豆包等）
  • 更多模型持续接入中…

支持五种模型类型：对话 / 嵌入 / 重排 / 图像 / 语音

七、谁在使用?

Snail AI特别适合：

  • ✅ 企业内部AI助手/客服系统
  • ✅ 智能文档问答/知识管理系统
  • ✅ 代码助手/自动化工具
  • ✅ 业务流程自动化
  • ✅ 需要数据不出域的安全场景

八、开源协议

采用 Apache License 2.0 开源协议，可免费用于商业项目。

九、立即体验

  • Gitee仓库（后端）：https://gitee.com/aizuda/snail-ai
  • Gitee仓库（前端）：https://gitee.com/opensnail/snail-ai-admin
  • 在线文档：https://gitee.com/opensnail/snail-ai-docs
  • 问题反馈：https://gitee.com/opensnail/snail-ai/issues

如果你是Java开发者，如果你的团队正在探索AI落地，如果你需要一个生产级、可扩展、安全可控的AI Agent平台，那么 Snail AI 值得你一试！

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#AI Agent #Spring AI #开源项目 #企业级AI #Java开发 #RAG #大模型
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小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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